基于小波与神经网络的说话人身份识别

• 作者: 刘晓丽 勾轶 陈长征
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 基音周期 神经网络 突变点 说话人身份
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 2179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1646.2005.01.023

摘要

将小波变换和神经网络结合起来应用于说话人身份识别.通过小波变换提取语音信号的基音周期序列不仅体现了人发声时的生理特点,同时还包含了个人说话习惯等后天形成的特征.所以它能有效地反映说话人的语音特点.应用人工神经网络对基音周期序列进行识别分类以确定说话人身份.实验证明应用人工神经网络进行特征识别直接输出代表说话人身份的二进制编码,可以省去与库中所有数据进行匹配的繁琐操作,同时又能保证较高的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	勾轶	沈阳工业大学诊断与控制工程中心	11	62	5.0	7.0
2	陈长征	沈阳工业大学诊断与控制工程中心	199	1777	21.0	34.0
3	刘晓丽		6	11	3.0	3.0